Quali Sfide Ostacolano il Tuo Successo nel Machine Learning?
Questo articolo offre informazioni essenziali sulle sfide comuni, il framing psicologico delle scelte di carriera e modelli mentali per il successo nella data science e machine learning
Andrea D'Agostino
Fondatore di Diario Di Un Analista. Quasi 10 anni di esperienza nell'applicare la data science e il machine learning nell'ambito del marketing digitale e data mining.
74 post
Cosa è ChatGPT - Approfondimento Tecnico e Consigli all'Utilizzo
Cosa è ChatGPT, la sua genesi e la descrizione del suo funzionamento dal punto di vista tecnico. Sfide legate all'utilizzo degli LLM e prospettive future nel settore.
Creare un Chatbot in Python con LangChain e RAG
Impara a creare un Chatbot in Python con LangChain e RAG, è una tecnica che permette di migliorare la qualità della risposta degli LLM utilizzando un archivio dati esterno
Introduzione alla IA Generativa e alle sue Applicazioni
Cosa è l'IA generativa e perché sta ridefinendo i confini del possibile attraverso tecnologie che permettono alle macchine non solo di apprendere ma anche di creare
Prompt Engineering: una guida all'interrogazione efficace degli LLM
Il prompt engineering consiste nello sviluppare e ottimizzare i prompt (cioè le domande che vengono poste al modello da parte dell'umano) al fine di ottenere risposte più precise da parte dei modelli linguistici
Algoritmi di Machine Learning: Guida introduttiva per comprendere i principi e le applicazioni
Una guida introduttiva ai concetti del machine learning e data science per principianti. Orientati con dei consigli diretti proprio a te che sei novizio e che vuoi diventare un esperto di machine learning
Guida Introduttiva agli Algoritmi di Clustering
Una guida introduttiva agli algoritmi di clustering: cosa sono, quali sono, perché sono importanti e come valutarli nel contesto dell'analisi dei dati e la data science
Introduzione alla PCA in Python con Sklearn, Pandas e Matplotlib
Impara come usare la PCA in Python e Sklearn per trasformare un dataset multidimensionale in un numero arbitrario di dimensioni e visualizzare i dati ridotti con Matplotlib
Servire modelli di machine learning con FastAPI
Una guida a servire un modello di machine learning via API con FastAPI, Pydantic e Sklearn